האם לבחור RAG או כוונון עדין למוצר AI?
השתמשו ביצירה משולבת אחזור (RAG) כשהמערכת זקוקה לידע חיצוני רלוונטי בזמן מתן התשובה. שקלו כוונון עדין (Fine-tuning) כשצריך להתאים את התנהגות המודל באמצעות דוגמאות אימון. אלה פתרונות לבעיות שונות שאפשר גם לשלב; תחילה זהו אם הכשל נובע מראיות חסרות, מהוראות לא ברורות או מהתנהגות במשימה.
מה אומר המקור?
Google מתארת RAG כשילוב בין אחזור ליצירה, ואת הכוונון העדין כהתאמת מודל בסיס באמצעות אימון נוסף. אף אחת מהשיטות אינה מתקנת אוטומטית מקורות שגויים או משימה מוצרית שנבחרה לא נכון.
איך מיישמים את זה?
אספו כמה תשובות שנכשלו וסווגו את הסיבה לכל כשל. במקרה של ראיות עדכניות חסרות, נסו תשובה מעוגנת במקור. בבעיות חוזרות של פורמט או התנהגות במשימה, נסו הוראות ברורות יותר ודוגמאות מייצגות לפני אימון. השוו גישות על אותן משימות, כולל שאלה מחוץ לתחום שצריכה להישאר ללא מענה.
למה כדאי לשים לב?
אל תבחרו ארכיטקטורה רק מתוך השוואת באזוורדים. הביאו בחשבון פרטיות, תדירות עדכון, עלות תפעול והמאמץ להערכת השינוי.